需求文档

简历解析系统需求分析

1.用户管理功能

~~注册：用户可以注册成为企业用户或求职者用户~~

~~登录/登出：用户可以登录和登出系统~~

~~个人信息管理：用户可以查看和修改个人信息，如用户名、密码、联系方式、头像等~~

文件上传：用户可以上传简历和岗位信息，支持文本、PDF，DOCX、JPEG/PNG图片格式输入

~~文件预览：用户可以预览已上传的简历和岗位信息（类似百度的）~~

~~文件管理：用户可以对已上传的文件进行管理，如删除、重命名等（多文件处理，因为基础功能三要求对简历信息进行统计，应该是多份简历）~~

~~关键信息提取：系统自动提取简历中的关键信息，包括姓名、年龄、最高学历、毕业院校、工作年限等~~

软件需要具备简历信息统计和展示功能，提供简历信息的统计可视化以及单一简历的分析可视化。（这边不知道我理解有没有问题：统计可视化做的是多人简历基本信息的统计图，单一简历的可视化就是把一个人的所有信息都展示出来就行了？）

统计分析：系统根据用户选择的维度进行统计分析，如按学历、工作年限、行业、毕业院校等

数据可视化：将统计分析结果以图表形式展示给用户，如柱状图、饼图等

~~单一简历分析：用户可以查看单一简历的分析结果，包括关键信息、画像标签（对应选做功能二）等~~

下面例子都是单一解析结果
百度的：

~~标签定义：用户可以自定义画像标签，如“工作稳定/变动频繁/人工智能/薪酬预期”等~~

标签应用：系统根据用户定义的标签对简历进行分类和打标签（标签这边就把提取的一些关键词展现出来或者我们固定一些标签并对简历进行分类，官方只给了100份数据，所以我们要是搞分类的话最好用训练好的预训练模型Bert或者其他最新开源的，感觉前者简单点）

暂时看到几种标签展现：

百度：

小析智能：https://www.xiaoxizn.com/parser-upload/
标签还分类，太复杂了，没啥特点

5.人岗匹配功能（选做功能三）

[ ]~~匹配设置：用户可以设置岗位要求，如学历、工作年限、技能等~~

匹配算法：系统根据用户设置的岗位要求和求职者简历进行匹配，按优先级排序（官方岗位要求和类型还没给，醉了。算法模型的话可以使用文本相似度计算，这个正好量化匹配度，感觉不错，paddle和移动云都有文本相似度计算的api或者用其他开源的模型也行）

~~匹配结果展示：用户可以查看匹配结果，包括求职者姓名、关键信息、匹配度等~~

百度做的是对个人进行选岗位，我们要做的是为岗位选候选人，有点不一样，还要量化匹配度然后排序。